Hallo!
Ich habe folgende Verunsicherung bei der Interpretation der Ergebnise eines T-Tests (bzw. Welch-Tests) und den KI:
Ich habe den Mittelwertsunterschied von 2 Gruppen mit sehr unterschiedlich großen Ns (2200 vs. 300) berechnet und dabei einen signifikanten Wert (mit Welch-Korrektur, weil Varianzen sind nicht gleich; p=0,040) erhalten. Die AV habe ich vor dem Test ln-transformiert, da sie eine extrem schiefe Verteilung mit einer starken Überschätzung der Mittelwerte hatte.
Nun erstelle ich für eine Präsentation Diagramme (mein Publikum ist nicht besonders statistik-affin, da braucht es zur Visualisierung einfach etwas Graphisches). Dafür habe ich die Mittelwerte und Standardfehler mit der Umkehrfunktion zu ln berechnet.
Ich habe ein Balkendiagramm mit Fehlerbalken für das 95% KI erstellt und dabei fällt mir auf, dass die KI der beiden Gruppe stark überlappen. Was sie ja, in meiner Logik, nicht sollten, das ich einen signifikanten Mittelwertsunterschied gefunden habe. Allerdings ist die Teststatistik ohne Welch-Korrektur knapp nicht signifikant (p=0,068). Ich bin mir jetzt nicht sicher, ob mein Diagramm überhaupt aussagekräftig ist.
Ich freu mich über eure Einschätzung.
vielen Dank und lg
Allegra
T-Test, KI
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dutchie
- Beiträge: 2762
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: T-Test, KI
hallo
Völlig unsinnig diese transformation!!!!
Wo bleibt da die Interpretierbarkeit!
Wenn die Verteilung schief ist, ist das ist Teil der Wirklichkeit!
das läßt sich nicht wegtransformieren, diskutiere dies! ob das an der Methode
der messung liegt, zu leichter Test, oder theoretisch begründbar ist!
Auf keinen Fall dürfen "Voraussetzungen" für irgendeinen Test
oder der Versuch diesen sklavisch nachzukommen,
den Bilck auf die Welt zerstören, da wird einfach nicht erkannt
was wichtig ist!
die nächste Irrelevanz bezieht sich auf die Feststellung,
ob etwas statistisch signifikant ist und was nicht!
Bei deiner stichprobengröße sind Vorrausetzungen und statistisch sig. bedeutungslos!
Was zählt ist alleine der beobachtete Mittelswertunterschied und dessen praktische Bedeutung!!!
Dafür hast du aber kein Kriterium (wahrscheinlich), besser du hättest eines....
z.b. bei einer Therapiewirkung von mdiff = bla bla verlängert sich die lebenserwartung um 4 sekunden!
setzt man dies in Relation zu den Kosten von 5000 euro pro Patient .....
Du brauchst nicht rücktransformieren, nimm die originalen Daten und daraus die Mittelwerte.
Die transformierte Verteilung geht gar nicht in die Berechnung ein, zerstört nur den Mittelwert!
bei n>30 ist Verteilung egal...
bevor du die Varianzunterschiede nicht geklärt hast sind Aussagen zum Mittelwert zu unterlassen!
gruß
dutchie
Völlig unsinnig diese transformation!!!!
Wo bleibt da die Interpretierbarkeit!
Wenn die Verteilung schief ist, ist das ist Teil der Wirklichkeit!
das läßt sich nicht wegtransformieren, diskutiere dies! ob das an der Methode
der messung liegt, zu leichter Test, oder theoretisch begründbar ist!
Auf keinen Fall dürfen "Voraussetzungen" für irgendeinen Test
oder der Versuch diesen sklavisch nachzukommen,
den Bilck auf die Welt zerstören, da wird einfach nicht erkannt
was wichtig ist!
die nächste Irrelevanz bezieht sich auf die Feststellung,
ob etwas statistisch signifikant ist und was nicht!
Bei deiner stichprobengröße sind Vorrausetzungen und statistisch sig. bedeutungslos!
Was zählt ist alleine der beobachtete Mittelswertunterschied und dessen praktische Bedeutung!!!
Dafür hast du aber kein Kriterium (wahrscheinlich), besser du hättest eines....
z.b. bei einer Therapiewirkung von mdiff = bla bla verlängert sich die lebenserwartung um 4 sekunden!
setzt man dies in Relation zu den Kosten von 5000 euro pro Patient .....
Du brauchst nicht rücktransformieren, nimm die originalen Daten und daraus die Mittelwerte.
Die transformierte Verteilung geht gar nicht in die Berechnung ein, zerstört nur den Mittelwert!
bei n>30 ist Verteilung egal...
bevor du die Varianzunterschiede nicht geklärt hast sind Aussagen zum Mittelwert zu unterlassen!
gruß
dutchie
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Allegra1
- Beiträge: 18
- Registriert: 28.10.2019, 10:44
Re: T-Test, KI
Hallo dutchie,
danke für die (leidenschaftliche) Antwort!
Die schiefe Verteilung ist durchaus erklärbar: Es handelt sich dabei um die Anzahl wahrgenommener Therapieeinheiten (und sehr viele Pat. brechen die Therapie eben in den ersten Einheiten ab). Wenn ich hier allerdings mit den (untransformierten) Mittelwerten rechne, komme ich auf durchschnittlich 30 wahrgenommenen Therapieeinheiten, Median ist irgendwo bei 15. Die Mittelwerte überschätzen also den Durschnitt extrem! (das macht auch inhaltlich einen riesen Unterschied!) Die ln-transformierten Daten bilden die Wirklichkeit also weitaus besser ab, denke ich. Oder?
"Bei deiner stichprobengröße sind Vorrausetzungen und statistisch sig. bedeutungslos! Was zählt ist alleine der beobachtete Mittelswertunterschied und dessen praktische Bedeutung!!!" --> das macht aber Sinn! Danke
lg Allegra
danke für die (leidenschaftliche) Antwort!
Die schiefe Verteilung ist durchaus erklärbar: Es handelt sich dabei um die Anzahl wahrgenommener Therapieeinheiten (und sehr viele Pat. brechen die Therapie eben in den ersten Einheiten ab). Wenn ich hier allerdings mit den (untransformierten) Mittelwerten rechne, komme ich auf durchschnittlich 30 wahrgenommenen Therapieeinheiten, Median ist irgendwo bei 15. Die Mittelwerte überschätzen also den Durschnitt extrem! (das macht auch inhaltlich einen riesen Unterschied!) Die ln-transformierten Daten bilden die Wirklichkeit also weitaus besser ab, denke ich. Oder?
"Bei deiner stichprobengröße sind Vorrausetzungen und statistisch sig. bedeutungslos! Was zählt ist alleine der beobachtete Mittelswertunterschied und dessen praktische Bedeutung!!!" --> das macht aber Sinn! Danke
lg Allegra
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dutchie
- Beiträge: 2762
- Registriert: 01.02.2018, 10:45
Re: T-Test, KI
hallo
Du hast vermutlich eine Poissonverteilung vor dir!
Die Verteilung ist in beiden Gruppen gleichermaßen schief?
Was sind das für Gruppen? Mann vs Frau?
gruß
dutchie
Du hast vermutlich eine Poissonverteilung vor dir!
Die Verteilung ist in beiden Gruppen gleichermaßen schief?
Was sind das für Gruppen? Mann vs Frau?
gruß
dutchie
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Allegra1
- Beiträge: 18
- Registriert: 28.10.2019, 10:44
Re: T-Test, KI
Ja, die Verteilung ist in allen Gruppen gleichermaßen schief.
Ich habe mit verschiedenen Gruppen gerechnet: Mann, Frau, Diagnosegruppen, etc. Die oben beschriebene, die sich so komisch verhält, ist Migrationshintergrund vs. kein Migrationshintergrund (wobei die eine Gruppe weitaus kleiner als die andere ist). Danke für den Hinweis mit der Poissonverteilung. Es klingelt irgendwo hinten im Hirn, ich werd mich mal einlesen.
lg Allegra
Ich habe mit verschiedenen Gruppen gerechnet: Mann, Frau, Diagnosegruppen, etc. Die oben beschriebene, die sich so komisch verhält, ist Migrationshintergrund vs. kein Migrationshintergrund (wobei die eine Gruppe weitaus kleiner als die andere ist). Danke für den Hinweis mit der Poissonverteilung. Es klingelt irgendwo hinten im Hirn, ich werd mich mal einlesen.
lg Allegra
